基于时域和频域的智能电表数据异常检测研究

本研究解决了现有数据驱动算法未考虑智能电表数据质量的问题，缺乏异常检测机制，无法有效区分异常数据的特征。文章提出了一种基于Isolation Forest算法和快速傅里叶变换过滤的异常检测框架，能够在时域和频域内有效识别和减轻异常数据对电力消耗数据的影响。这一方法的引入对于高比例智能电表的配电网络分析具有重要意义。